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摘要
针对无人机航拍视频轨道异物检测存在动态背景及异物类型多样等问题，提出了一种基于CNN(卷积神经网络)的航拍视频轨道异物检测方法：对航拍单帧图像采用Canny边缘检测、概率Hough变换、线段筛选等确定轨道区域；采用改进的MobileNet CNN模型对轨道区域图像进行单帧图像异物检测分类；利用视频的帧间相关性优化单帧检测结果，得到最终的视频轨道异物检测结果；并采用自建的实拍轨道区域图像数据集进行试验。结果表明，该方法适用于航拍视频中存在多种类型异物的情况，并能实现有效检测。
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单位自动化学院; 广州地铁集团有限公司; 南京理工大学
